Python

PeriodIndexオブジェクトから日付の四半期を表示するには、 PeriodIndex.quarterを使用します プロパティ。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd PeriodIndexオブジェクトを作成します。 PeriodIndexは、一定期間を示す順序値を保持する不変のndarrayです- periodIndex = pd.PeriodIndex(['2021-09-25 07:30:35', '2019-10-30 04:15:45', '2021-07-15 02:55:15',

PeriodIndexオブジェクトから期間の秒を取得するには、 PeriodIndex.secondを使用します プロパティ。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd PeriodIndexオブジェクトを作成します。 PeriodIndexは、一定期間を示す順序値を保持する不変のndarrayです- periodIndex = pd.PeriodIndex(['2021-09-25 07:30:35', '2019-10-30 04:15:45', '2021-07-15 02:55:15', &#

PeriodIndexオブジェクトから期間の週を取得するには、 PeriodIndex.weekを使用します プロパティ。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd PeriodIndexオブジェクトを作成します：- periodIndex = pd.PeriodIndex(['2021-09-25 07:30:35', '2019-10-30 04:15:45', '2021-07-15 02:55:15', '2022-06-25 09:40:55'], freq="T&

PeriodIndexオブジェクトから曜日を取得するには、 PeriodIndex.weekdayを使用します プロパティ。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd PeriodIndexオブジェクトを作成します。 PeriodIndexは、一定期間を示す順序値を保持する不変のndarrayです- periodIndex = pd.PeriodIndex(['2021-09-25 07:30:35', '2019-10-30 04:15:45', '2021-07-15 02:55:15', 

PeriodIndexオブジェクトから年を取得するには、 PeriodIndex.yearを使用します プロパティ。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd PeriodIndexオブジェクトを作成します。 「freq」パラメータを使用して周波数を設定しました- periodIndex = pd.PeriodIndex(['2021-09-25 07:30:35', '2019-10-30 04:15:45', '2021-07-15 02:55:15', '2022-06-25 09:40

PeriodArrayを指定された頻度に変換するには、 periodIndex.asfreq（）を使用します メソッド。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd PeriodIndexオブジェクトを作成します- periodIndex = pd.PeriodIndex(['2021-09-25 07:30:35', '2019-10-30 04:15:45', '2020-07-15 02:55:15', '2022-06-25 09:40:55'], freq="Y&qu

PeriodIndexオブジェクトをTimestampに変換するには、 PeriodIndex.to_timestamp（）を使用します メソッド。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd PeriodIndexオブジェクトを作成します- periodIndex = pd.PeriodIndex(['2021-09-25 07:30:35', '2019-10-30 04:15:45', '2020-07-15 02:55:15', '2022-06-25 09:40:55'], f

PeriodIndexオブジェクトの文字列表現をフォーマットするには、 periodIndex.strftime（）を使用します 方法。フォーマット指定子を引数として設定します。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd PeriodIndexオブジェクトを作成します。 PeriodIndexは、一定期間を示す順序値を保持する不変のndarrayです- periodIndex = pd.PeriodIndex(['2021-09-25 07:30:35', '2019-10-30 04:15:45', '20

PeriodIndexオブジェクトをTimestampに変換するには、 PeriodIndex.to_timestamp（）を使用します 方法。 freqを使用して頻度を設定します パラメータ。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd PeriodIndexオブジェクトを作成します。 PeriodIndexは、一定の期間を示す順序値を保持する不変のndarrayです。 「freq」パラメータを使用して周波数を設定しました- periodIndex = pd.PeriodIndex(['2021-09-25 07:30:35',

DateOffsetを作成するには、 DateOffset（）を使用します パンダのメソッド。増分値を引数として設定します。 まず、必要なライブラリをインポートします- from pandas.tseries.offsets import DateOffset import pandas as pd パンダでタイムスタンプオブジェクトを設定します- timestamp = pd.Timestamp('2021-09-11 02:30:55') 日付増分のDateOffset。ここでは、「months」パラメータを使用して月をインクリメントしています- print(&qu

指定されたDateOffsetオブジェクトに適用された頻度を文字列として返すには、 offset.freqstrを使用します パンダのプロパティ。 まず、必要なライブラリをインポートします- from pandas.tseries.offsets import DateOffset import pandas as pd パンダでタイムスタンプオブジェクトを設定します- timestamp = pd.Timestamp('2021-08-30 02:30:55') DateOffsetを作成します。ここでは、「months」パラメータを使用して月をインクリメントしていま

間隔の中間点を返すには、 interval.midを使用します 財産。まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 値が「どちらでもない」の「closed」パラメーターを使用して設定されたオープン間隔。開区間（角括弧で示される数学）にはその端点が含まれていません。つまり、開区間[0、5]は条件0

左側で間隔が開いているかどうかを確認するには、 interval.open_leftを使用します 財産。まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 値が「どちらでもない」の「closed」パラメーターを使用して設定されたオープン間隔。開区間（角括弧で示される数学）にはその端点が含まれていません。つまり、開区間[0、5]は条件0

間隔が右側で開いているかどうかを確認するには、 interval.open_rightを使用します 財産。まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 値が「どちらでもない」の「closed」パラメーターを使用して設定されたオープン間隔。開区間（角括弧で示される数学）にはその端点が含まれていません。つまり、開区間[0、5]は条件0

2つのIntervalオブジェクトがオーバーラップしているかどうかを確認するには、 overlaps（）を使用します 方法。まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 閉じた端点を含む共通点を共有する場合、2つの区間は重なります。共通のオープンエンドポイントしかない間隔は重複しません。 2つのIntervalオブジェクトを作成する interval1 = pd.Interval(10, 30) interval2 = pd.Interval(25, 35) 間隔を表示する print("Interval1...\n",interv

閉じたエンドポイントを共有する2つのIntervalオブジェクトがオーバーラップするかどうかを確認するには、 overlaps（）を使用します メソッド。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 閉じた端点を含む共通点を共有する場合、2つの区間は重なります。共通のオープンエンドポイントしかない間隔は重複しません。 2つのIntervalオブジェクトを作成します。インターバルは両側から閉じました。値が「both」の「closed」パラメータを使用して設定された間隔 interval1 = pd.Interval(10, 30, closed=&#

指定されたDateOffsetオブジェクトのナノ秒数を返すには、Pandasのoffset.nanosプロパティを使用します。 まず、必要なライブラリをインポートします- from pandas.tseries.frequencies import to_offset import pandas as pd パンダでタイムスタンプオブジェクトを設定します- timestamp = pd.Timestamp('2021-08-30 03:08:02.000045') DateOffsetを作成します。ここでは、「D」頻度を使用して日数を増やしています- offset =

指定されたDateOffsetオブジェクトに適用された頻度を返すには、Pandasでoffset.freqstrを使用します。まず、必要なライブラリをインポートします- from pandas.tseries.frequencies import to_offset import pandas as pd パンダでタイムスタンプオブジェクトを設定します- timestamp = pd.Timestamp('2021-09-26 03:25:02.000045') DateOffsetを作成します。ここでは、「D」頻度を使用して日数を増やしています- offset = to

オフセットオブジェクトに適用される頻度の名前を返すには、Pandasのoffset.nameプロパティを使用します。まず、必要なライブラリをインポートします- from pandas.tseries.frequencies import to_offset import pandas as pd パンダでタイムスタンプオブジェクトを設定します- timestamp = pd.Timestamp('2021-09-26 03:25:02.000045') DateOffsetを作成します。ここでは、「M」頻度を使用して月をインクリメントしています- offset = to_

DateOff設定値が正規化されているかどうかを確認するには、Pandasのoffset.normalizeプロパティを使用します。 まず、必要なライブラリをインポートします- from pandas.tseries.offsets import DateOffset import pandas as pd パンダでタイムスタンプオブジェクトを設定します- timestamp = pd.Timestamp('2021-09-26 03:25:02.000045') DateOffsetを作成します。 「months」パラメータを使用して、ここで月をインクリメントします。